RU2679513C1 - Method for predicting the likelihood of a complicated course of pregnancy in the second trimester of pregnancy - Google Patents

Method for predicting the likelihood of a complicated course of pregnancy in the second trimester of pregnancy Download PDF

Info

Publication number
RU2679513C1
RU2679513C1 RU2017131311A RU2017131311A RU2679513C1 RU 2679513 C1 RU2679513 C1 RU 2679513C1 RU 2017131311 A RU2017131311 A RU 2017131311A RU 2017131311 A RU2017131311 A RU 2017131311A RU 2679513 C1 RU2679513 C1 RU 2679513C1
Authority
RU
Russia
Prior art keywords
pregnancy
numerical value
regression coefficient
value
emotional
Prior art date
Application number
RU2017131311A
Other languages
Russian (ru)
Inventor
Любовь Аглямовна Агаркова
Ирина Юрьевна Бухарина
Анна Леонидовна Ульянич
Елена Михайловна Вершкова
Иван Владиславович Толмачев
Наталья Геннадьевна Белова
Original Assignee
Федеральное государственное бюджетное научное учреждение "Томский национальный исследовательский медицинский центр" Российской академии наук ("Томский НИМЦ")
Priority date (The priority date is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the date listed.)
Filing date
Publication date
Application filed by Федеральное государственное бюджетное научное учреждение "Томский национальный исследовательский медицинский центр" Российской академии наук ("Томский НИМЦ") filed Critical Федеральное государственное бюджетное научное учреждение "Томский национальный исследовательский медицинский центр" Российской академии наук ("Томский НИМЦ")
Priority to RU2017131311A priority Critical patent/RU2679513C1/en
Application granted granted Critical
Publication of RU2679513C1 publication Critical patent/RU2679513C1/en

Links

Classifications

    • AHUMAN NECESSITIES
    • A61MEDICAL OR VETERINARY SCIENCE; HYGIENE
    • A61BDIAGNOSIS; SURGERY; IDENTIFICATION
    • A61B5/00Measuring for diagnostic purposes; Identification of persons
    • A61B5/16Devices for psychotechnics; Testing reaction times ; Devices for evaluating the psychological state

Landscapes

  • Health & Medical Sciences (AREA)
  • Life Sciences & Earth Sciences (AREA)
  • Engineering & Computer Science (AREA)
  • Hospice & Palliative Care (AREA)
  • Pathology (AREA)
  • Developmental Disabilities (AREA)
  • Psychiatry (AREA)
  • Psychology (AREA)
  • Social Psychology (AREA)
  • Physics & Mathematics (AREA)
  • Child & Adolescent Psychology (AREA)
  • Biophysics (AREA)
  • Educational Technology (AREA)
  • Biomedical Technology (AREA)
  • Heart & Thoracic Surgery (AREA)
  • Medical Informatics (AREA)
  • Molecular Biology (AREA)
  • Surgery (AREA)
  • Animal Behavior & Ethology (AREA)
  • General Health & Medical Sciences (AREA)
  • Public Health (AREA)
  • Veterinary Medicine (AREA)
  • Investigating Or Analysing Biological Materials (AREA)

Abstract

FIELD: medicine.SUBSTANCE: invention relates to medicine, namely to obstetrics and gynecology, and can be used to predict the likelihood of a complicated course of pregnancy in the second trimester. Conduct psychological testing using informative scales of the method “Quality of life SF-36” and factors according to the test questionnaire “Big five”. They evaluate the quality of life according to the parameters “mental health”, “intensity of pain”, “emotional instability – emotional stability”, “attachment – isolation”, “satisfaction with the ecology of the urban environment”. According to the presence or absence of data weight signs assign a numerical value of the coefficient. Calculate the discriminant function f according to the formula:, where Aj is the total value of the quantitative weight attribute in points; Xj is the numerical value of the regression coefficient of the quantitative weight attribute; Bj is the numerical value of the regression coefficient of the qualitative weight attribute X1 – “mental health”; 0.111 is the numeric value of the regression coefficient of this feature; X2 – “intensity of pain”; -0.014 is the numerical value of the regression coefficient of this feature; X3 – “emotional instability – emotional stability” 0.287 – the numerical value of the regression coefficient of this feature; X4 – “attachment – isolation”; -0.309 – the numeric value of the regression coefficient of this feature. B1 – assessment of the ecology of the urban environment, 24.339 is the numerical value of the regression coefficient of this attribute for the assessment of the ecological environment “excellent”; -5.052 “very good”; -4.568 “good”, -5.605 “mediocre”. Determine the value of the probability of attributing an individual to a group with a high or a group with a low probability of developing a complicated course of pregnancy P according to the formula: P = 1-e/(1+e) where e is a mathematical constant equal to 2.72. With a P value close to 0, a low is determined, and with a P close to 1, a high probability of developing a complicated course of pregnancy.EFFECT: method provides an increase in the accuracy and informativeness of prediction by identifying additional factors affecting the course of the gestational process, childbirth and the condition of the newborn, and also allows the formation of a group of increased obstetric and perinatal risk.1 cl, 6 tbl, 1 ex

Description

Изобретение относится к медицине, а именно к акушерству и гинекологии, и предназначено для прогнозирования вероятности осложненного течения беременности во втором триместре беременности.The invention relates to medicine, namely to obstetrics and gynecology, and is intended to predict the likelihood of a complicated pregnancy in the second trimester of pregnancy.

Установление наиболее важных факторов и условий для нормального физиологического течения беременности, родов и состояния новорожденного и их взаимосвязи позволяет прогнозировать течение беременности и разрабатывать дополнительные критерии для формирования групп повышенного акушерского и перинатального риска [1, 7, 28, 29, 30, 31]. Известно, что на физиологическое протекание беременности влияет множество факторов. К основным относятся психологическое состояние женщины во время беременности, условия, в которых она находится, взаимоотношения в семье, коллективе, социальное положение, а также качество условий городской среды. Большинство исследований в рассматриваемой области посвящено исследованию влияния психоэмоциональных и индивидуально-характерологических особенностей женщин и их связи с осложненным течением гестационного процесса. Однако, физиологическое течение беременности не ограничивается влиянием лишь психоэмоциональных факторов [2, 3, 8, 20, 26, 29, 30]. Выделяют три группы факторов, влияющих на нормальное течение беременности: внутренние (психоэмоциональное состояние), мезо-факторы (качество жизни женщины) и макро-факторы (качество городской среды). Указанные факторы влияют так же на течение родов и состояние новорожденного. Под качеством жизни понимается оценка условий и характеристик жизни женщины и степень удовлетворенности данными условиями. Под качеством городской среды подразумевается оценка женщинами способности городской среды удовлетворять их потребности и запросы.Establishing the most important factors and conditions for the normal physiological course of pregnancy, childbirth and the condition of the newborn and their relationship allows us to predict the course of pregnancy and develop additional criteria for the formation of groups of increased obstetric and perinatal risk [1, 7, 28, 29, 30, 31]. It is known that many factors influence the physiological course of pregnancy. The main ones are the psychological state of a woman during pregnancy, the conditions in which she is located, relationships in the family, team, social status, and also the quality of the conditions of the urban environment. Most of the studies in this area are devoted to the study of the influence of the psychoemotional and individual-characterological characteristics of women and their connection with the complicated course of the gestational process. However, the physiological course of pregnancy is not limited to the influence of only psychoemotional factors [2, 3, 8, 20, 26, 29, 30]. There are three groups of factors affecting the normal course of pregnancy: internal (psycho-emotional state), meso-factors (woman's quality of life) and macro-factors (quality of the urban environment). These factors also affect the course of labor and the condition of the newborn. Quality of life is understood as an assessment of the conditions and characteristics of a woman’s life and the degree of satisfaction with these conditions. Under the quality of the urban environment is meant an assessment by women of the ability of the urban environment to satisfy their needs and requirements.

Неутихающий интерес к данному вопросу и неутешительные демографические показатели свидетельствуют о том, что вклад медицинских факторов в течение гестационного процесса и состояние новорожденного зачастую не является определяющим, что диктует необходимость более детального изучения факторов риска осложненного течения беременности и родов в смежных областях. Таким образом, оценка влияния психоэмоционального состояния, уровня качества жизни и городской среды на физиологическое протекание беременности, родов у женщины и состояние новорожденного является важной составляющей в прогнозировании осложненного течения беременности и установлении дополнительных факторов риска и их взаимосвязи [5, 10, 16, 18].The continuing interest in this issue and the disappointing demographic indicators indicate that the contribution of medical factors during the gestational process and the condition of the newborn are often not decisive, which necessitates a more detailed study of risk factors for the complicated course of pregnancy and childbirth in related areas. Thus, the assessment of the influence of the psychoemotional state, quality of life and the urban environment on the physiological course of pregnancy, childbirth in a woman and the condition of the newborn is an important component in predicting the complicated course of pregnancy and establishing additional risk factors and their relationship [5, 10, 16, 18] .

В случае, когда по ряду причин беременная встает на учет по беременности не в начале беременности, а во втором триместре, задача врача, ведущего такую беременность, усложняется, поскольку к этому моменту практически сформирован маточно-плацентарный комплекс и упущены возможности ранней профилактики, поэтому таким пациенткам необходимо пристальное внимание для своевременной диагностики и лечения возможных осложнений.In the case when, for a number of reasons, a pregnant woman does not register for pregnancy at the beginning of pregnancy, but in the second trimester, the task of the doctor conducting such a pregnancy is complicated, since by this time the uteroplacental complex has been practically formed and the opportunities for early prevention have been missed, therefore Patients need close attention for timely diagnosis and treatment of possible complications.

Комплексный подход к прогнозированию осложненного течения беременности используется многими авторами [6, 9, 11, 12, 13, 15, 17, 19, 21, 23, 25, 32]. Так, анализ различных факторов риска применялся в работах А.А. Сувернева и соавт. [24]. Однако данный способ использовался только в родах, а не на протяжении беременности, и не охватывал психологических аспектов и социальных факторов, и касался в основном исхода родов и жизнеспособности новорожденного. С целью расширения арсенала средств для прогнозирования течения беременности предложен способ прогнозирования, оценивающий индекс напряжения регуляторных систем [22]; с 20 недель возможно прогнозирование преждевременных родов с учетом клинико-лабораторных показателей беременной [4]; шкалы мониторинга беременных женщин групп риска позволяют прогнозировать течение беременности и родов [27].An integrated approach to predicting the complicated course of pregnancy is used by many authors [6, 9, 11, 12, 13, 15, 17, 19, 21, 23, 25, 32]. So, the analysis of various risk factors was used in the works of A.A. Suverneva et al. [24]. However, this method was used only during childbirth, and not during pregnancy, and did not cover the psychological aspects and social factors, and mainly concerned the outcome of childbirth and the viability of the newborn. In order to expand the arsenal of tools for predicting the course of pregnancy, a prediction method has been proposed that estimates the index of tension of regulatory systems [22]; from 20 weeks, prediction of preterm birth is possible taking into account the clinical and laboratory parameters of the pregnant woman [4]; Monitoring scales for pregnant women at risk make it possible to predict the course of pregnancy and childbirth [27].

Наиболее близким к предлагаемому является «Способ прогнозирования преждевременных родов у пациенток с первичным привычным невынашиванием» [4]. При постановке на учет в женской консультации собирают соматический и акушерско-гинекологический анамнез. Выделяют группы женщин с привычным невынашиванием беременности на основании репродуктивного дебюта. Проводят комплекс исследований, направленный на выявление синдрома замершей беременности в анамнезе, признаков дисплазии соединительной ткани у матерей, наличия плацентарной недостаточности, наличия внутриутробной задержки роста плода, преэклампсии тяжелой степени, хронической внутриматочной инфекции, санированной при беременности. На основании анализа полученной информации прогнозируют наличие или отсутствие угрозы преждевременных родов. Изобретение позволяет прогнозировать преждевременные роды у пациенток с первичным привычным невынашиванием беременности на амбулаторном этапе начиная с 20 недель гестации и, следовательно, своевременно профилактировать досрочное родоразрешение, снижая тем самым перинатальную заболеваемость и смертность.Closest to the proposed is the "Method for predicting preterm birth in patients with primary habitual miscarriage" [4]. When registering in a antenatal clinic, a somatic and obstetric-gynecological history is collected. Groups of women with habitual miscarriage on the basis of reproductive debut are distinguished. A complex of studies is being conducted aimed at identifying a history of missed pregnancy syndrome, signs of connective tissue dysplasia in mothers, the presence of placental insufficiency, the presence of intrauterine growth retardation, severe preeclampsia, and chronic intrauterine infection sanitized during pregnancy. Based on the analysis of the information received, the presence or absence of the threat of premature birth is predicted. The invention allows to predict preterm delivery in patients with primary habitual miscarriage at the outpatient stage starting from 20 weeks of gestation and, therefore, to prevent early delivery in a timely manner, thereby reducing perinatal morbidity and mortality.

Однако данный способ не включает в себя оценку психологического состояния беременной и ее макроокружения, что играет важную роль в разработке прогноза беременности и состояния новорожденного.However, this method does not include an assessment of the psychological state of the pregnant woman and her macroenvironment, which plays an important role in developing a prognosis of pregnancy and the condition of the newborn.

Новый технический результат - повышение точности и информативности способа.A new technical result is an increase in the accuracy and information content of the method.

Для достижения нового технического результата в способе прогнозирования вероятности осложненного течения беременности во втором триместре беременности, путем исследования пациентки, во втором триместре проводят психологическое тестирование с использованием информативных шкал методики «Качество жизни SF-36» и факторов по тесту-опроснику «Big flve», включающее оценку качества жизни по параметрам «психическое здоровье», «интенсивность боли», «эмоциональная неустойчивость - эмоциональная устойчивость», «привязанность - обособленность», «удовлетворенность экологией городской среды», наличию или отсутствию данных весовых признаков присваивают числовое значение коэффициента, рассчитывают дискриминантную функцию f по формуле:To achieve a new technical result in a method for predicting the likelihood of a complicated pregnancy in the second trimester of pregnancy, by examining the patient, in the second trimester, psychological testing is carried out using informative scales of the SF-36 Quality of Life methodology and factors according to the Big flve test questionnaire, including an assessment of the quality of life according to the parameters “mental health”, “intensity of pain”, “emotional instability - emotional stability”, “attachment - isolation”, “ dovletvorennost environment urban environment ", the presence or absence of data attributes are assigned numeric weight coefficient is calculated discriminant function f by the formula:

Figure 00000001
Figure 00000001

гдеWhere

Aj - суммарное значение количественного весового признака в баллах;Aj is the total value of the quantitative weight attribute in points;

Xj - числовое значение коэффициента регрессии количественного весового признака;Xj is the numerical value of the regression coefficient of a quantitative weight attribute;

Bj - числовое значение коэффициента регрессии качественного весового признакаBj is the numerical value of the regression coefficient of a qualitative weight attribute

X1 - «психическое здоровье»;X1 - “mental health”;

0,111 - числовое значение коэффициента регрессии этого признака;0,111 - the numerical value of the regression coefficient of this sign;

Х2 - «интенсивность боли»;X2 - "pain intensity";

-0,014 - числовое значение коэффициента регрессии этого признака;-0.014 - the numerical value of the regression coefficient of this sign;

Х3 - «эмоциональная неустойчивость - эмоциональная устойчивость»X3 - "emotional instability - emotional stability"

0,287 - числовое значение коэффициента регрессии этого признака;0.287 is the numerical value of the regression coefficient of this sign;

Х4 - «привязанность - обособленность»;X4 - "attachment - isolation";

-0,309 - числовое значение коэффициента регрессии этого признака.-0.309 - the numerical value of the regression coefficient of this sign.

В1 - оценка экологии городской среды,B1 - assessment of the ecology of the urban environment,

24,339 числовое значение коэффициента регрессии этого признака для оценки экологической среды «отличная»; -5,052 «очень хорошая»; -4,568 «хорошая», -5,605 «посредственная»24.339 the numerical value of the regression coefficient of this attribute for assessing the ecological environment is “excellent”; -5,052 "very good"; -4,568 “good”, -5,605 “mediocre”

далее, определяют значение вероятности отнесения индивида к группе с высокой или группе с низкой вероятностью развития осложненного течения беременности Р по формуле:further, the probability value of assigning an individual to a group with a high or a group with a low probability of developing a complicated pregnancy P is determined by the formula:

Р=1-ef/(1+ef),P = 1-e f / (1 + e f ),

где е - математическая константа, равная 2,72where e is the mathematical constant equal to 2.72

и при значении Р близким к 0, определяют низкую а при Р близким к 1, - высокую вероятность развития осложненного течения беременности.and when the value of P is close to 0, determine a low and when P is close to 1, a high probability of developing a complicated pregnancy.

Способ осуществляют следующим образом.The method is as follows.

При постановке на учет беременной женщины производят стандартное медицинское обследование согласно приказу 572н МЗРФ от 01.11.2012 г. Полученные результаты заносят в таблицу шкалы оценки факторов риска перинатальной патологии (В.Е. Радзинский, С.А. Князев, И.Н. Костин, таблица 1). В случае, если показатели женщины соответствуют низкой степени риска (менее 15 баллов), ее обследование дополняют шкалой оценки «Качества жизни SF-36», пятифакторным личностным опросником («Big five») Р. МакКрае и П. Коста, шкалой удовлетворенности экологией городской среды.When a pregnant woman is registered, a standard medical examination is carried out according to order 572n of the Ministry of Health of the Russian Federation dated 01.11.2012. The results are entered into the table of the scale for assessing risk factors for perinatal pathology (V.E. Radzinsky, S.A. Knyazev, I.N. Kostin, Table 1). If a woman’s indicators correspond to a low degree of risk (less than 15 points), her examination is supplemented by the “Quality of Life SF-36” rating scale, the five-factor personality questionnaire (“Big five”) by R. McCray and P. Costa, the urban environmental satisfaction scale Wednesday.

Параметры «психическое здоровье», «интенсивность боли», «эмоциональная неустойчивость - эмоциональная устойчивость», «привязанность - обособленность» «психическое здоровье», «интенсивность боли», «эмоциональная неустойчивость - эмоциональная устойчивость», «привязанность - обособленность» вычисляют в баллах согласно соответствующим опросникам.The parameters “mental health”, “intensity of pain”, “emotional instability - emotional stability”, “attachment - isolation” “mental health”, “intensity of pain”, “emotional instability - emotional stability”, “attachment - isolation” are calculated in points according to relevant questionnaires.

Наличию или отсутствию качественных признаков «Удовлетворенность экологией городской среды» присваивают числовое значение коэффициента регрессии (таблица 5). рассчитывают дискриминантную функцию f по формуле:The presence or absence of qualitative signs “Satisfaction with the ecology of the urban environment” is assigned the numerical value of the regression coefficient (table 5). calculate the discriminant function f according to the formula:

Figure 00000001
Figure 00000001

гдеWhere

Aj - суммарное значение количественного весового признака в баллах;Aj is the total value of the quantitative weight attribute in points;

Xj - числовое значение коэффициента регрессии количественного весового признака;Xj is the numerical value of the regression coefficient of a quantitative weight attribute;

Bj - числовое значение коэффициента регрессии качественного весового признакаBj is the numerical value of the regression coefficient of a qualitative weight attribute

X1 - «психическое здоровье»;X1 - “mental health”;

0,111 - числовое значение коэффициента регрессии этого признака;0,111 - the numerical value of the regression coefficient of this sign;

Х2 - «интенсивность боли»;X2 - "pain intensity";

-0,014 - числовое значение коэффициента регрессии этого признака;-0.014 - the numerical value of the regression coefficient of this sign;

Х3 - «эмоциональная неустойчивость - эмоциональная устойчивость»X3 - "emotional instability - emotional stability"

0,287 - числовое значение коэффициента регрессии этого признака;0.287 is the numerical value of the regression coefficient of this sign;

Х4 - «привязанность - обособленность»;X4 - "attachment - isolation";

-0,309 - числовое значение коэффициента регрессии этого признака.-0.309 - the numerical value of the regression coefficient of this sign.

B1 - оценка экологии городской среды,B1 - assessment of the ecology of the urban environment,

24,339 числовое значение коэффициента регрессии этого признака для оценки экологической среды «отличная»; -5,052 «очень хорошая»; -4,568 «хорошая», -5,605 «посредственная;»24.339 the numerical value of the regression coefficient of this attribute for assessing the ecological environment is “excellent”; -5,052 "very good"; -4,568 “good”, -5,605 “mediocre;”

далее, определяют значение вероятности отнесения индивида к группе с высокой или группе с низкой вероятностью развития осложненного течения беременности Р по формуле:further, the probability value of assigning an individual to a group with a high or a group with a low probability of developing a complicated pregnancy P is determined by the formula:

Р=1-ef/(1+ef),P = 1-e f / (1 + e f ),

где е - математическая константа, равная 2,72where e is the mathematical constant equal to 2.72

и при значении Р близким к 0, определяют низкую а при Р близким к 1, - высокую вероятность развития осложненного течения беременности.and when the value of P is close to 0, determine a low and when P is close to 1, a high probability of developing a complicated pregnancy.

Принадлежность пациентки к группе высокой вероятности развития осложнений беременности позволяет отнести ее к группе повышенного акушерского и перинатального риска.The patient's belonging to the group with a high probability of developing pregnancy complications allows her to be attributed to the group of increased obstetric and perinatal risk.

Предлагаемые критерии способа диагностики были определены на основании анализа данных клинических исследований.The proposed criteria for the diagnostic method were determined based on the analysis of clinical research data.

В исследовании приняли участие беременные (n=102), вставшие на учет в женскую консультацию в сроке беременности 12-14 недель. При постановке на учет беременной женщины проводилось стандартное медицинское обследование согласно приказу 572н МЗРФ от 01.11.2012 г. Полученные результаты заносились в таблицу шкалы оценки факторов риска перинатальной патологии (В.Е. Радзинский, С.А. Князев, И.Н. Костин), согласно которой проводилось разделение пациенток на группы риска: до 15 баллов - низкая, 15-24 балла - средняя, более 25 баллов - высокая.The study involved pregnant women (n = 102), who were registered with the antenatal clinic at a gestational age of 12-14 weeks. When registering a pregnant woman, a standard medical examination was carried out according to order 572n of the Ministry of Health of the Russian Federation dated 01.11.2012. The results were entered in the table of the scale for assessing risk factors for perinatal pathology (V.E. Radzinsky, S.A. Knyazev, I.N. Kostin) according to which the patients were divided into risk groups: up to 15 points - low, 15-24 points - medium, more than 25 points - high.

Критериями включения в исследование послужили срок гестации 12-14 недель, низкая степень акушерского и перинатального риска, информированное согласие на участие в исследовании.The criteria for inclusion in the study were gestational age 12-14 weeks, a low degree of obstetric and perinatal risk, informed consent to participate in the study.

Всем беременным были предложены комплекс психологических методик исследования и шкала удовлетворенности условиями окружающей среды.All pregnant women were offered a set of psychological research methods and a scale of satisfaction with environmental conditions.

Качество жизни женщин изучалось с помощью методики «Качество жизни» SF-36. Данная методика адаптирована «Институтом клинико-фармакологических исследований» (Санкт-Петербург) включает 36 пунктов, которые сгруппированы в восемь шкал: The quality of life of women was studied using the “Quality of Life” SF-36 methodology. This technique is adapted by the Institute of Clinical and Pharmacological Research (St. Petersburg) includes 36 points, which are grouped into eight scales:

«Физическое функционирование» (PF), «Ролевое функционирование, обусловленное физическим состоянием» (RPP), «Интенсивность боли» (BP), «Общее состояние здоровья» (GH), «Жизненная активность» (VT), «Социальное функционирование» (SF), «Ролевое функционирование, обусловленное эмоциональным состоянием» (RE) и «Психическое здоровье» (МН). Показатели каждой шкалы варьируют между 0 и 100. Внутри методики выделены два компонента, первый - физический компонент здоровья, в его состав входят шкалы: «Физическое функционирование», «Ролевое функционирование, обусловленное физическим состоянием», «Интенсивность боли» и «Общее состояние здоровья». Второй компонент - психологический компонент здоровья, его составляют шкалы: «Психическое здоровье», «Ролевое функционирование, обусловленное эмоциональным состоянием», «Социальное функционирование» и «Жизненная активность». Результаты представляются в виде оценок в баллах по 8 шкалам, составленных таким образом, что более высокая оценка указывает на более высокий уровень качества жизни. Количеств баллов менее 30 соответствует низкому уровню изучаемого параметра, от 30 до 60 - среднему, выше 60 баллов - высокому. “Physical functioning” (PF), “Role-based functioning due to physical condition” (RPP), “Intensity of pain” (BP), “General state of health” (GH), “Vital activity” (VT), “Social functioning” ( SF), “Role-based functioning due to emotional state” (RE) and “Mental health” (MN). The performance of each scale varies between 0 and 100. Two components are distinguished within the methodology, the first is the physical health component, it includes scales: “Physical functioning”, “Role-based functioning due to physical condition”, “Pain intensity” and “General health status” ". The second component is the psychological component of health, it consists of scales: “Mental health”, “Role-based functioning due to emotional state”, “Social functioning” and “Life activity”. The results are presented in the form of scores on 8 scales, designed in such a way that a higher score indicates a higher level of quality of life. A score of less than 30 corresponds to a low level of the parameter being studied, from 30 to 60 to an average, above 60 points to a high.

Пятифакторный тест-опросник представляет собой набор из 75 парных, противоположных по своему значению, стимульных высказываний, характеризующих поведение человека. Стимульный материал имеет пятиступенчатую оценочную шкалу Лайкерта (-2; -1; 0; 1; 2), с помощью которой можно измерять степень выраженности каждого из пяти факторов (экстраверсия - интроверсия; привязанность - обособленность; самоконтроль - импульсивность; эмоциональная неустойчивость - эмоциональная устойчивость; экспрессивность - практичность). В опроснике нет утверждений правильных или неправильных, также как нет хороших или плохих черт личности. Степень выраженности каждого из 75 парных высказываний определяется с помощью приведенной выше оценочной шкалы. Минимальное количество набранных баллов для любого основного фактора равно 15, максимальное количество - 75. Условно балльные оценки можно разделить на высокие (51-75 баллов), средние (41-50 баллов) и низкие (15-40 баллов).The five-factor test questionnaire is a set of 75 paired, opposite in value, stimulus statements characterizing human behavior. Stimulus material has a five-step Likert rating scale (-2; -1; 0; 1; 2), with which you can measure the severity of each of the five factors (extraversion - introversion; attachment - isolation; self-control - impulsivity; emotional instability - emotional stability ; expressivity - practicality). The questionnaire has no statements of right or wrong, as well as no good or bad personality traits. The severity of each of the 75 paired statements is determined using the above rating scale. The minimum number of points scored for any major factor is 15, the maximum number is 75. Conditionally, scores can be divided into high (51-75 points), medium (41-50 points) and low (15-40 points).

Макро-факторы (качество городской среды) окружающей среды изучали с помощью авторской анкеты изучения степени удовлетворенности городской среды (таблица 2). Оценку осуществляли в баллах от 1 до 5, которые показывают степень удовлетворенности инфраструктурой и экологическим состоянием района.Macro-factors (quality of the urban environment) of the environment were studied using the author's questionnaire to study the degree of satisfaction of the urban environment (table 2). The assessment was carried out in points from 1 to 5, which show the degree of satisfaction with the infrastructure and the ecological condition of the district.

В течение второго триместра беременности все беременные получали комплекс лечебно-диагностических мероприятий, соответствующих их соматическому и акушерскому статусу.During the second trimester of pregnancy, all pregnant women received a set of diagnostic and treatment measures corresponding to their somatic and obstetric status.

В конце второго триместра всем беременным проводили переоценку факторов акушерского и перинатального риска, по результатам которой они были разделены на 2 группы. Первую (n=55) составили беременные, соответствующие низкой степени риска по шкале перинатальной патологии (11±2,21 балла). Вторую группу (n=48) составили пациентки средней степени риска (17±1,23 балла).At the end of the second trimester, all pregnant women were reassessed of obstetric and perinatal risk factors, according to which they were divided into 2 groups. The first (n = 55) were pregnant women, corresponding to a low degree of risk on the scale of perinatal pathology (11 ± 2.21 points). The second group (n = 48) consisted of medium-risk patients (17 ± 1.23 points).

Учитывая, что на момент постановки на учет по беременности все женщины имели низкую степень риска, целью исследования послужило выявление статистически достоверных различий между группами, которые можно использовать в качестве прогностических критериев осложнений гестационного процесса.Given that at the time of registration for pregnancy all women had a low degree of risk, the aim of the study was to identify statistically significant differences between groups, which can be used as prognostic criteria for complications of the gestational process.

Полученные данные были подвергнуты статистической обработке. Производили расчеты средней арифметической, квадратического отклонения, стандартной ошибки средней арифметической для количественных показателей. При обработке данных применяли следующие статистические методы: Т-критерий Стьюдента, метод хи-квадрат, дисперсионный и дискриминантный анализ, корреляционный анализ. Статистическую обработку данных производили на персональном компьютере с использованием пакета стандартных международных прикладных программ Statistica for Windows (V. 6.0). При построении решающих правил использовали логистическую регрессию - многомерный метод статистики, позволяющий на основе набора количественных и качественных признаков строить модели прогнозирования течения беременности.The data obtained were subjected to statistical processing. The arithmetic mean, quadratic deviation, standard error of the arithmetic mean for quantitative indicators were calculated. When processing the data, the following statistical methods were used: Student's T-test, chi-square method, analysis of variance and discrimination, and correlation analysis. Statistical data processing was performed on a personal computer using the package of standard international application programs Statistica for Windows (V. 6.0). When constructing decision rules, we used logistic regression, a multidimensional statistical method that allows us to build models for predicting the course of pregnancy based on a set of quantitative and qualitative features.

Демографические показатели выборки исследования распределились следующим образом: возраст 19-25 лет - 32%, 26-33 лет - 49%, 34-43 года - 19% беременных. Зарегистрированный брак имел место в 51% случаев, гражданский - в 49% наблюдений. Большинство беременных имело высшее образование (52%), остальных - средне-специальное и среднее (27% и 21%, соответственно). Статистически достоверных различий между сравниваемыми группами по данным показателям выявлено не было. В акушерском статусе достоверных различий выявлено не было.The demographic indicators of the study sample were as follows: age 19-25 years - 32%, 26-33 years old - 49%, 34-43 years old - 19% of pregnant women. Registered marriage took place in 51% of cases, civil marriage - in 49% of cases. Most pregnant women had higher education (52%), the rest had secondary special and secondary education (27% and 21%, respectively). There were no statistically significant differences between the compared groups according to these indicators. There were no significant differences in obstetric status.

На следующем этапе исследования с помощью описательной статистики показателей шкал Пятифакторного теста-опросника (Big five) Р. МакКрае и П. Коста и Семантического дифференциала Ч. Осгуд были выявлены личностные характеристики и особенности отношения женщин к себе, к своей беременности, к внутриутробно развивающемуся ребенку и к будущему (Таблица 3). По данным таблицы видно, что почти все показатели личностного теста-опросника имеют средние значения. Большинство женщин данной группы общительны, склонны иметь большой круг знакомых, при этом сдержаны, уверены в себе, обладают ровным фоном настроения, в действиях ориентируются на внутренние опоры. Склонны ощущать потребность к формированию близких эмоциональных контактов, при этом достаточно самостоятельны и склонны отдавать собственным потребностям и интересам приоритетное значение. Большинство женщин данной выборки ответственны, аккуратны, обязательны при этом склонные к необдуманных поступкам и импульсивны. Выявлено, что женщины с угрозой прерывания беременности в большей степени склонны следовать установленным правилам, при выполнении какой-либо деятельности. В отличие от женщин с нормальным физиологическим течением беременности они крайне исполнительны, ответственны, строги и точны, для них очень важно стремление к идеальному качеству выполняемой работы, на которую они готовы потратить много собственных ресурсов. Достоверные отличия выявлены по параметрам «Эмоциональная неустойчивость - Эмоциональная устойчивость» и «Привязанность-Обособленность».At the next stage of the study, using the descriptive statistics of the indicators of the scales of the Five-Factor Test-Questionnaire (Big five) R. McCrae and P. Costa and the Semantic Differential C. Osgood, personality characteristics and features of the attitude of women to themselves, to their pregnancy, and to an intrauterine developing child and to the future (Table 3). According to the table, it can be seen that almost all indicators of the personality test questionnaire have average values. Most of the women in this group are sociable, tend to have a large circle of acquaintances, while being restrained, self-confident, have an even mood background, are guided by internal supports in their actions. They tend to feel the need to form close emotional contacts, while they are quite independent and tend to give priority to their own needs and interests. Most of the women in this sample are responsible, accurate, obligatory while being prone to rash actions and impulsive. It was revealed that women with the threat of abortion are more inclined to follow the established rules when performing any activity. Unlike women with a normal physiological course of pregnancy, they are extremely executive, responsible, strict and accurate, for them it is very important to strive for the ideal quality of work that they are ready to spend a lot of their own resources on. Significant differences were identified by the parameters “Emotional instability - Emotional stability” and “Attachment-Separation”.

По данным Таблицы 4 видно, что качество жизни женщин во втором триместре беременности определяется высокими показателями по шкалам: «Физическое функционирование» (PF), «Интенсивность боли» (BP), «Общее состояние здоровья» (GH), «Социальное функционирование» (SF), «Ролевое функционирование, обусловленное эмоциональным состоянием» (RE) и «Психическое здоровье» (МН). Средние значения получены по шкалам: «Ролевое функционирование, обусловленное физическим состоянием» (RPP) и «Жизненная активность» (VT).According to Table 4, it is seen that the quality of life of women in the second trimester of pregnancy is determined by high rates on the scales: “Physical functioning” (PF), “Intensity of pain” (BP), “General health status” (GH), “Social functioning” ( SF), “Role-based functioning due to emotional state” (RE) and “Mental health” (MN). The average values were obtained on the scales: “Role-based functioning due to physical condition” (RPP) and “Vital activity” (VT).

На основании статистической обработки полученных результатов дополнительного исследования, были выявлены факторы, имеющие статистически достоверные различия в сравниваемых группах низкого и среднего акушерского и перинатального риска.Based on the statistical processing of the results of an additional study, factors were identified that have statistically significant differences in the compared groups of low and medium obstetric and perinatal risk.

Для построения решающих правил в качестве независимых переменных были выбраны наиболее часто регистрируемые признаки:To construct the decision rules, the most frequently recorded signs were chosen as independent variables:

- Средний уровень показателей психического здоровья- Average level of mental health indicators

- Высокая интенсивность боли- High pain intensity

- Эмоциональная неустойчивость- Emotional instability

- Эмоциональная устойчивость- Emotional resilience

- Привязанность - Обособленность- Affection - Separation

- Все параметры удовлетворенности экологией городской среды и инфраструктуры района- All parameters of satisfaction with the ecology of the urban environment and the infrastructure of the district

рассчитывают дискриминантную функцию f по формуле:calculate the discriminant function f according to the formula:

Figure 00000001
Figure 00000001

гдеWhere

Aj - суммарное значение количественного весового признака в баллах;Aj is the total value of the quantitative weight attribute in points;

Xj - числовое значение коэффициента регрессии количественного весового признака;Xj is the numerical value of the regression coefficient of a quantitative weight attribute;

Bj - числовое значение коэффициента регрессии качественного весового признакаBj is the numerical value of the regression coefficient of a qualitative weight attribute

Xi - «психическое здоровье»;Xi - “mental health”;

0,111 - числовое значение коэффициента регрессии этого признака;0,111 - the numerical value of the regression coefficient of this sign;

Х2 - «интенсивность боли»;X2 - "pain intensity";

-0,014 - числовое значение коэффициента регрессии этого признака;-0.014 - the numerical value of the regression coefficient of this sign;

Х3 - «эмоциональная неустойчивость - эмоциональная устойчивость»X3 - "emotional instability - emotional stability"

0,287 - числовое значение коэффициента регрессии этого признака;0.287 is the numerical value of the regression coefficient of this sign;

Х4 - «привязанность - обособленность»;X4 - "attachment - isolation";

-0,309 - числовое значение коэффициента регрессии этого признака.-0.309 - the numerical value of the regression coefficient of this sign.

В1 - оценка экологии городской среды,B1 - assessment of the ecology of the urban environment,

24,339 числовое значение коэффициента регрессии этого признака для оценки экологической среды «отличная»; -5,052 «очень хорошая»; -4,568 «хорошая», -5,605 «посредственная;»24.339 the numerical value of the regression coefficient of this attribute for assessing the ecological environment is “excellent”; -5,052 "very good"; -4,568 “good”, -5,605 “mediocre;”

далее, определяют значение вероятности отнесения индивида к группе с высокой или группе с низкой вероятностью развития осложненного течения беременности Р по формуле:further, the probability value of assigning an individual to a group with a high or a group with a low probability of developing a complicated pregnancy P is determined by the formula:

Р=1-ef/(1+ef),P = 1-e f / (1 + e f ),

где е - математическая константа, равная 2,72where e is the mathematical constant equal to 2.72

и при значении Р близким к 0, определяют низкую а при Р близким к 1, - высокую вероятность развития осложненного течения беременности.and when the value of P is close to 0, determine a low and when P is close to 1, a high probability of developing a complicated pregnancy.

Произведен расчет чувствительности и специфичности данной модели и процент ее правильного распознавания. Чувствительность ее составила 71,4%, специфичность -82,8%, процент правильного распознавания - 78,0% (таблица 5, 6).The sensitivity and specificity of this model and the percentage of its correct recognition were calculated. Its sensitivity was 71.4%, specificity -82.8%, the percentage of correct recognition - 78.0% (table 5, 6).

Таким образом, разработанный способ позволяет с высокой степенью вероятности определить медико-психологические прогностические факторы нарушения физиологического течение беременности. Беременные женщины, ощущающие болезненные состояния, склонные к быстрой смене настроения, предпочитающие уединение близким отношениям и не удовлетворенные качеством городской среды в период второго триместра беременности с большой вероятностью будут иметь осложнения.Thus, the developed method allows with a high degree of probability to determine the medical and psychological prognostic factors of the violation of the physiological course of pregnancy. Pregnant women who feel painful conditions, are prone to rapid mood swings, prefer privacy to close relationships and are not satisfied with the quality of the urban environment during the second trimester of pregnancy are likely to have complications.

Пример 1. Пациентка А., 25 лет. Обратилась на прием к акушеру-гинекологу для постановки на учет по беременности. Настоящая беременность 2-я, в анамнезе 1 срочные роды без осложнений. При постановке на учет обследована согласно приказу №572 МЗРФ. По шкале оценки факторов перинатального риска она соответствовала низкой степени (работа, сопряженная с эмоциональным нагрузками - 1 балл, наличие раннего токсикоза легкой степени тяжести 2 балла). Диагноз на момент постановки на учет: Беременность 12 недель. Ранний токсикоз легкой степени тяжести.Example 1. Patient A., 25 years old. Appealed to the obstetrician-gynecologist for registration on pregnancy. Real pregnancy 2nd, history of 1 urgent delivery without complications. When registering, it was examined in accordance with Order No. 572 of the MZRF. According to the scale of assessment of perinatal risk factors, it corresponded to a low degree (work associated with emotional stress - 1 point, the presence of early toxicosis of mild severity 2 points). Diagnosis at the time of registration: Pregnancy 12 weeks. Early toxicosis of mild severity.

Для дальнейшего обследования женщине предложен комплексFor further examination, the woman was offered a complex

психологических методик и шкала оценки удовлетворенностью окружающее средой. Результаты исследования показали средний показатель психического здоровья (42 балла), высокую интенсивность боли (84 балла), обособленность (54 балла), эмоциональную неустойчивость (62 балла), низкую удовлетворенность городской средой (5 баллов по каждому параметру).psychological techniques and a scale for assessing satisfaction with the environment. The results of the study showed an average indicator of mental health (42 points), high pain intensity (84 points), isolation (54 points), emotional instability (62 points), low satisfaction with the urban environment (5 points for each parameter).

Рассчитывали значение дискриминантной функции f по формуле:The value of the discriminant function f was calculated by the formula:

f=(0,111*42-0,014*84+0,287*62-0,309*52)-5,605=-1.011f = (0.111 * 42-0.014 * 84 + 0.287 * 62-0.309 * 52) -5.605 = -1.011

Далее, значение вероятности осложненного течения беременности определяли по формуле:Further, the probability value of the complicated course of pregnancy was determined by the formula:

Р=1-ef/(1+ef)=1-2,72^(-1.011)/(1+2,72^(-1.011))=0,73.P = 1-e f / (1 + e f ) = 1-2.72 ^ (- 1.011) / (1 + 2.72 ^ (- 1.011)) = 0.73.

Вероятность осложненного течения беременности составила 0,73, что позволило отнести ее к группе повышенного риска по формированию гестационных осложнений. Дальнейшее сопровождение женщины во время беременности проводили совместно с психологом по индивидуально разработанной программе с учетом выявленных изменений. Третий триместр беременности, роды и послеродовый период протекали без осложнений. Ребенок женского пола родился в 39-40 недель. Рост 53 см., вес 3450, с оценкой по шкале АПГАР 9-9 баллов. Катамнестическое прослеживание позволило зафиксировать стабильность эмоционального состояния и удовлетворительное состояние женщины и ребенка.The probability of a complicated pregnancy was 0.73, which made it possible to attribute it to the increased risk group for the formation of gestational complications. Further support of the woman during pregnancy was carried out together with a psychologist according to an individually developed program, taking into account the identified changes. The third trimester of pregnancy, childbirth and the postpartum period were uneventful. A female child was born at 39-40 weeks. Height 53 cm., Weight 3450, with a rating on the APGAR scale of 9-9 points. Follow-up tracking allowed us to fix the stability of the emotional state and the satisfactory condition of the woman and the child.

Таким образом, предлагаемый способ прогнозирования осложненного течения беременности с помощью выявленных дополнительных факторов, влияющих на течение гестационного процесса, родов и состояние новорожденного и их взаимосвязи, позволяет прогнозировать течение беременности с учетом дополнительно выявленных критериев для формирования групп повышенного акушерского и перинатального риска. Полученные результаты также свидетельствуют о необходимости раннего выявления факторов риска по развитию патологии беременности. Обосновано, что раннее выявление прогностических факторов неблагоприятного течения беременности позволит разработать целенаправленные программы медико-психологического сопровождения процесса вынашивания беременности. Реализация данных программ будет способствовать профилактике развитию патологии беременности, решению важной демографической задачи, а также снижению экономических затрат на этапе клинического лечения.Thus, the proposed method for predicting the complicated course of pregnancy with the help of identified additional factors that affect the course of the gestational process, childbirth and the condition of the newborn and their relationship, allows us to predict the course of pregnancy, taking into account additionally identified criteria for the formation of groups of increased obstetric and perinatal risk. The results also indicate the need for early identification of risk factors for the development of pregnancy pathology. It is substantiated that the early detection of prognostic factors of an unfavorable course of pregnancy will allow the development of targeted programs for medical and psychological support of the process of gestation. The implementation of these programs will help prevent the development of pregnancy pathology, solve an important demographic problem, and reduce economic costs at the stage of clinical treatment.

Источники информации, принятые во внимание при составлении описания:Sources of information taken into account when compiling the description:

1. Агаркова Л.А., Михеенко Г.А., Габитова Н.А., Бухарина И.Ю. Акушерство и гинекология. Неотложные состояния // Международный журнал прикладных и фундаментальных исследований. 2012. №9. С. 20-22.1. Agarkova L.A., Mikheenko G.A., Gabitova N.A., Bukharina I.Yu. Obstetrics and gynecology. Emergency conditions // International Journal of Applied and Basic Research. 2012. No9. S. 20-22.

2. Бохан Т.Г. Культурно-исторический подход к стрессу и стрессоустойчивости: дис… докт. психол. наук; Томский гос. ун-т. Томск, 2008. 394 с.2. Bohan T.G. Cultural and historical approach to stress and stress tolerance: dis ... doct. psychol. sciences; Tomsk state un-t Tomsk, 2008.394 s.

3. Ветчанина Е.Г. Особенности психологических состояний беременных при остром и хроническом стрессе и возможности их коррекции на основе современных методов психологической диагностики // Аспирант и соискатель. 2003. №2. С. 169-172.3. Vetchanina EG Features of the psychological conditions of pregnant women with acute and chronic stress and the possibility of their correction based on modern methods of psychological diagnosis // Postgraduate student. 2003. No2. S. 169-172.

4. Винокурова Е.А., Башмакова Н.В., Мазуров А.Д. Способ прогнозирования преждевременных родов у пациенток с первичным привычным невынашиванием. Патент РФ №2485896.4. Vinokurova E.A., Bashmakova N.V., Mazurov A.D. A method for predicting preterm birth in patients with primary habitual miscarriage. RF patent No. 2485896.

5. Гайсин И.Р., Лещинский Л.А. Качество жизни беременных женщин с артериальной гипертонией // Казанский медицинский журнал. 2005. №5. Т. 86. С. 368-371.5. Gaysin I.R., Leshchinsky L.A. Quality of life of pregnant women with arterial hypertension // Kazan Medical Journal. 2005. No5. T. 86.P. 368-371.

6. Газиева И.А., Чистякова Г.Н., Ремизова И.И., Тарасова М.Н. Способ раннего прогнозирования реализации гестационных осложнений. Патент РФ №2530624.6. Gazieva I.A., Chistyakova G.N., Remizova I.I., Tarasova M.N. A method for early prediction of gestational complications. RF patent No. 2530624.

7. Гацаева Л.Т. Торчинов A.M., Филиппова Г.Г., Цахилова С.Г. Особенности течения беременности, родов и послеродового периода у женщин на фоне смешанных тревожных и депрессивных расстройств в условиях социально-экономической нестабильности // Репродуктивное здоровье детей и подростков. 2011. №3. С. 66-73.7. Gatsaeva L.T. Torchinov A.M., Filippova G.G., Tsakhilova S.G. Features of the course of pregnancy, childbirth and the postpartum period in women against the background of mixed anxiety and depressive disorders in the context of socio-economic instability // Reproductive health of children and adolescents. 2011. No3. S. 66-73.

8. Завгородная И.В. Кирюшина Е.В. Мотивация рождения ребенка в связи с социально-психологическими условиями жизни беременной женщины // Перинатальная психология и психология родительства. 2008. №3. 51-59.8. Zavgorodnaya I.V. Kiryushina E.V. Motivation for the birth of a child in connection with the socio-psychological conditions of life of a pregnant woman // Perinatal psychology and psychology of parenthood. 2008. No3. 51-59.

9. Клещеногов С.А. Способ раннего прогнозирования акушерского риска. Патент РФ №2401069.9. Kleschenogov S.A. A method for early prediction of obstetric risk. RF patent No. 2401069.

10. Куприянова И.Е., Чуйкова К.И., Ковалева Т.А., Алексеева Е.А. Психическое здоровье и качество жизни беременных женщин с хроническими вирусными гепатитами В и С // Сибирский вестник психиатрии и наркологии. 2012. №6. С. 63-65.10. Kupriyanova I.E., Chuikova K.I., Kovaleva T.A., Alekseeva E.A. Mental health and quality of life of pregnant women with chronic viral hepatitis B and C // Siberian Bulletin of Psychiatry and Addiction. 2012. No.6. S. 63-65.

И. Лебедева О.П., Яковлева О.Н., Пахомов С.П., Цуверкалова Ю.М., Чурносов М.И., Старцева Н.Ю. Способ раннего прогнозирования невынашивания беременности. Патент РФ №2592204.I. Lebedeva O.P., Yakovleva O.N., Pakhomov S.P., Tsuverkalova Yu.M., Churnosov M.I., Startseva N.Yu. A method for early prediction of miscarriage. RF patent No. 2592204.

12. Левкович М.А., Линде В.А., Палиева Н.В., Андреева В.О., Нефедова Д.Д. Способ прогнозирования невынашивания беременности в ранние сроки. Патент РФ №2501017.12. Levkovich M.A., Linde V.A., Palieva N.V., Andreeva V.O., Nefedova D.D. A method for predicting miscarriage in the early stages. RF patent №2501017.

13. Малышкина А.И., Сотникова Н.Ю., Крошкина Н.В., Салахова Л.М. Способ прогнозирования исхода беременности при угрожающих преждевременных родах Патент РФ №2561594.13. Malyshkina A.I., Sotnikova N.Yu., Kroshkina N.V., Salakhova L.M. A method for predicting pregnancy outcome in threatening premature birth Patent of the Russian Federation No. 2561594.

14. Меркушин И.Л., Бычковский А.А., Звездочетов М.Ф., Горбунов А.В., Файзуллин А.Ш. Способ оценки риска беременности в пренатальном периоде по результатам массового мониторинга беременных женщин на региональном уровне. Патент РФ №2497437.14. Merkushin I.L., Bychkovsky A.A., Zvezdochotov M.F., Gorbunov A.V., Fayzullin A.Sh. A method for assessing the risk of pregnancy in the prenatal period according to the results of mass monitoring of pregnant women at the regional level. RF patent No. 2497437.

15. Никулина Д.М., Мамиев О.Б., Воробьева Т.Б., Степанов Б.Г. Способ диагностики осложнений беременностей, прогнозирования состояния плода и новорожденного. Патент РФ №2120636.15. Nikulina D.M., Mamiev O. B., Vorobyova T. B., Stepanov B. G. A method for diagnosing pregnancy complications, predicting the state of the fetus and newborn. RF patent No. 2120636.

16. Новик А.А., Ионова Т.Н. Руководство по исследованию качества жизни в медицине / под ред. Ю.Л. Шевченко. Второе изд. М: ОЛМА Медиа Групп, 2007. 320 с.16. Novik A.A., Ionova T.N. Guide to the study of the quality of life in medicine / ed. Yu.L. Shevchenko. Second ed. M: OLMA Media Group, 2007.320 s.

17. Орлов А.В., Боташева Т.Л., Железнякова Т.Б., Мелконян О.Т. Способ прогнозирования исходов беременности. Патент РФ №2268466.17. Orlov A.V., Botasheva T.L., Zheleznyakova T.B., Melkonyan O.T. A method for predicting pregnancy outcomes. RF patent No. 2268466.

18. Панкратов В.В., Ягудаева И.П., Давыдов А.И. Качество жизни, связанное со здоровьем: терминология, методология, особенности оценки в акушерско-гинекологической практике // Вопросы гинекологии, акушерства и перинатологии. 2012. №2. Т. 11. С. 22-33.18. Pankratov V.V., Yagudaev I.P., Davydov A.I. Health-related quality of life: terminology, methodology, assessment features in obstetric and gynecological practice // Questions of gynecology, obstetrics and perinatology. 2012. No2. T. 11. S. 22-33.

19. Панова И.А., Сотникова Н.Ю., Крошкина Н.В., Павлов А.В. Способ прогнозирования исхода беременности при угрозе невынашивания поздних сроков. Патент РФ №2475752.19. Panova I.A., Sotnikova N.Yu., Kroshkina N.V., Pavlov A.V. A method for predicting the outcome of pregnancy with the threat of miscarriage of late terms. RF patent No. 2475752.

20. Проконич О.А., Яницкий М.С., Браун О.А. Особенности временной перспективы различных культурно-ценностных типов // Вестник Кемеровского государственного университета. 2012. №4-1 (52). С. 185-192.20. Prokonich O.A., Yanitsky M.S., Brown O.A. Features of the time perspective of various cultural and value types // Bulletin of the Kemerovo State University. 2012. No. 4-1 (52). S. 185-192.

21. Путилова Н.В., Башмакова Н.В., Мазуров А.Д. Способ прогноза осложнений беременности у пациенток с тромбофилией. Патент РФ №242947821. Putilova N.V., Bashmakova N.V., Mazurov A.D. A method for predicting pregnancy complications in patients with thrombophilia. RF patent No. 2429478

22. Рец Ю.В., Ушакова Г.А., Петров Д.П. Способ прогнозирования течения беременности Изобретение относится к области медицины, а именно к акушерству и перинатологии. Патент РФ №2290861.22. Retz Yu.V., Ushakova G.A., Petrov D.P. A method for predicting the course of pregnancy The invention relates to medicine, namely to obstetrics and perinatology. RF patent No. 2290861.

23. Скрябина В.В. Способ прогнозирования формирования фетоплацентарной недостаточности у больных с угрожающим выкидышем в первом триместре беременности. Патент РФ №2442166.23. Scriabin VV A method for predicting the formation of placental insufficiency in patients with a threatened miscarriage in the first trimester of pregnancy. RF patent No. 2442166.

24. Сувернева А.А., Мамиев О.Б., Джумагазиев А.А. Способ индивидуального прогнозирования интранатальной гибели плода. Патент РФ №2574714.24. Suverneva A.A., Mamiev O.B., Dzhumagaziev A.A. A method for individual prediction of intrapartum fetal death. RF patent No. 2574714.

25. Тезиков Ю.В,, Липатов И.С., Уцтцзова О.А., Фролова Н.А., Рябова С.А,, Табельская Т.В. Способ прогнозирования раннего токсикоза тяжелой степени Патент РФ №2576241.25. Tezikov Yu.V., Lipatov I.S., Uttstszova O.A., Frolova N.A., Ryabova S.A., Tabelskaya T.V. A method for predicting severe severe early toxicosis Patent of the Russian Federation No. 2576241.

26. Твердохлебова Н.В., Бохан Т.Г. Структурно-содержательные характеристики самосознания у лиц юношеского возраста с разной выраженностью пивной аддикции // Сибирский психологический журнал. 2011. №41. С. 64-75.26. Tverdokhlebova N.V., Bohan T.G. Structural and substantial characteristics of self-consciousness in young people with different levels of beer addiction // Siberian Journal of Psychology. 2011. No. 41. S. 64-75.

27. Файзуллин А.Ш. Способ оценки факторов риска беременностии предстоящих родов при помощи шкалы мониторинга беременных женщин групп риска. Патент РФ №2335236.27. Fayzullin A.Sh. A method for assessing pregnancy risk factors and upcoming births using the monitoring scale for pregnant women at risk. RF patent No. 2335236.

28. Филиппова Г.Г. Нарушение репродуктивной функции и ее связь с нарушениями в формировании материнской сферы // Перинатальная психология и психология родительства. 2003. №4-5. С. 145-149.28. Filippova G.G. Violation of the reproductive function and its relationship with violations in the formation of the maternal sphere // Perinatal psychology and psychology of parenthood. 2003. No. 4-5. S. 145-149.

29. Филоненко А.Л. Базисные убеждения, особенности состояния и переживания беременных женщин // Сибирский психологический журнал. 2010. №37. С. 13-20.29. Filonenko A.L. Basic beliefs, features of the state and experiences of pregnant women // Siberian Journal of Psychology. 2010. No. 37. S. 13-20.

30. Хломов К.Д., Ениколопов С.Н. Исследование психоэмоциональных и индивидуально-характерологических особенностей беременных женщин с угрозой прерывания беременности // Перинатальная психология и психология родительства. 2007. №3. С. 38-49.30. Khlomov K.D., Enikolopov S.N. The study of the psychoemotional and individual characterological characteristics of pregnant women with the threat of abortion // Perinatal Psychology and Psychology of Parenthood. 2007. No3. S. 38-49.

31. Чернова Е.П. Демографическая ситуация и репродуктивный кризис современной семьи в России: экономические и социально-психологические аспекты // Перинатальная психология и психология родительства. 2008. №1. 18-28.31. Chernova E.P. The demographic situation and the reproductive crisis of the modern family in Russia: economic and socio-psychological aspects // Perinatal psychology and psychology of parenthood. 2008. No. 1. 18-28.

32. Чурносов М.И., Зарудская О.М., Собянин Ф.И., Полоников А.В. Способ прогнозирования риска развития хронической плацентарной недостаточности с синдромом задержки роста плода 2-3-ей степени у беременных. Патент РФ №2540928.32. Churnosov M.I., Zarudskaya O.M., Sobyanin F.I., Polonikov A.V. A method for predicting the risk of developing chronic placental insufficiency with a fetal growth retardation syndrome of the 2nd to 3rd degree in pregnant women. RF patent No. 2540928.

ПРИЛОЖЕНИЯAPPENDICES

Таблица 1. Шкала оценки факторов риска перинатальной патологии (В.Е. Радзинский, С.А. Князев, И.Н. Костин).Table 1. Scale for assessing risk factors for perinatal pathology (V.E. Radzinsky, S.A. Knyazev, I.N. Kostin).

Таблица 2. Качество городской средыTable 2. The quality of the urban environment

Таблица 3. Пятифакторный личностный опросник (Big five) Р. МакКрае и П. КостаTable 3. Five-factor personality questionnaire (Big five) R. McCrae and P. Costa

Таблица 4. Самооценка психических состояний.Table 4. Self-assessment of mental conditions.

Таблица 5. Структура математической модели прогноза течения беременности для первого триместра беременности.Table 5. The structure of the mathematical model for predicting the course of pregnancy for the first trimester of pregnancy.

Таблица 6. Качество классификацииTable 6. Quality classification

Figure 00000002
Figure 00000002

Figure 00000003
Figure 00000003

Figure 00000004
Figure 00000004

Figure 00000005
Figure 00000005

* - достоверность различий между группами 1 и 2.* - significance of differences between groups 1 and 2.

Figure 00000006
Figure 00000006

* - достоверность различий между группами 1 и 2.* - significance of differences between groups 1 and 2.

Figure 00000007
Figure 00000007

Figure 00000008
Figure 00000008

Claims (20)

Способ прогнозирования вероятности осложненного течения беременности во втором триместре беременности, путем исследования пациентки, отличающийся тем, что во втором триместре проводят психологическое тестирование с использованием информативных шкал методики «Качество жизни SF-36» и факторов по тесту-опроснику «Big five», включающее оценку качества жизни по параметрам «психическое здоровье», «интенсивность боли», «эмоциональная неустойчивость - эмоциональная устойчивость», «привязанность - обособленность», «удовлетворенность экологией городской среды», наличию или отсутствию данных весовых признаков присваивают числовое значение коэффициента, рассчитывают дискриминантную функцию f по формуле:A method for predicting the likelihood of a complicated pregnancy in the second trimester of pregnancy, by examining the patient, characterized in that in the second trimester psychological testing is carried out using informative scales of the SF-36 Quality of Life technique and factors from the Big Five questionnaire, including an assessment quality of life according to the parameters “mental health”, “intensity of pain”, “emotional instability - emotional stability”, “attachment - isolation”, “satisfaction with the environment urban environment ", the presence or absence of these weight characteristics is assigned a numerical value of the coefficient, the discriminant function f is calculated by the formula:
Figure 00000009
Figure 00000009
гдеWhere Aj - суммарное значение количественного весового признака в баллах;Aj is the total value of the quantitative weight attribute in points; Xj - числовое значение коэффициента регрессии количественного весового признака;Xj is the numerical value of the regression coefficient of a quantitative weight attribute; Bj - числовое значение коэффициента регрессии качественного весового признака;Bj is the numerical value of the regression coefficient of a qualitative weight attribute; X1 - «психическое здоровье»;X1 - “mental health”; 0,111 - числовое значение коэффициента регрессии этого признака;0,111 - the numerical value of the regression coefficient of this sign; Х2 - «интенсивность боли»;X2 - "pain intensity"; -0,014 - числовое значение коэффициента регрессии этого признака;-0.014 - the numerical value of the regression coefficient of this sign; Х3 - «эмоциональная неустойчивость - эмоциональная устойчивость»X3 - "emotional instability - emotional stability" 0,287 - числовое значение коэффициента регрессии этого признака;0.287 is the numerical value of the regression coefficient of this sign; Х4 - «привязанность - обособленность»;X4 - "attachment - isolation"; -0,309 - числовое значение коэффициента регрессии этого признака;-0.309 - the numerical value of the regression coefficient of this sign; B1 - оценка экологии городской среды;B1 - assessment of the ecology of the urban environment; 24,339 числовое значение коэффициента регрессии этого признака для оценки экологической среды «отличная»; -5,052 «очень хорошая»; -4,568 «хорошая», -5,605 «посредственная»;24.339 the numerical value of the regression coefficient of this attribute for assessing the ecological environment is “excellent”; -5,052 "very good"; -4,568 “good”, -5,605 “mediocre”; далее определяют значение вероятности отнесения индивида к группе с высокой или группе с низкой вероятностью развития осложненного течения беременности Р по формулеthen determine the probability of assigning an individual to a group with a high or a group with a low probability of developing a complicated pregnancy P by the formula
Figure 00000010
Figure 00000010
где е - математическая константа, равная 2,72,where e is the mathematical constant equal to 2.72, и при значении Р, близком к 0, определяют низкую, а при Р, близком к 1, - высокую вероятность развития осложненного течения беременности.and with a value of P close to 0, a low is determined, and with a P close to 1, a high probability of developing a complicated pregnancy is determined.
RU2017131311A 2017-09-05 2017-09-05 Method for predicting the likelihood of a complicated course of pregnancy in the second trimester of pregnancy RU2679513C1 (en)

Priority Applications (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
RU2017131311A RU2679513C1 (en) 2017-09-05 2017-09-05 Method for predicting the likelihood of a complicated course of pregnancy in the second trimester of pregnancy

Applications Claiming Priority (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
RU2017131311A RU2679513C1 (en) 2017-09-05 2017-09-05 Method for predicting the likelihood of a complicated course of pregnancy in the second trimester of pregnancy

Publications (1)

Publication Number Publication Date
RU2679513C1 true RU2679513C1 (en) 2019-02-11

Family

ID=65442360

Family Applications (1)

Application Number Title Priority Date Filing Date
RU2017131311A RU2679513C1 (en) 2017-09-05 2017-09-05 Method for predicting the likelihood of a complicated course of pregnancy in the second trimester of pregnancy

Country Status (1)

Country Link
RU (1) RU2679513C1 (en)

Citations (4)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
RU2290861C1 (en) * 2005-06-07 2007-01-10 Юлия Валерьевна Рец Method for predicting the flow of pregnancy
RU2322944C1 (en) * 2006-12-25 2008-04-27 Рушания Гавасовна Добрянская Method for predicting pregnancy outcome
RU2340899C1 (en) * 2007-07-26 2008-12-10 ФГУ Ростовский НИИ акушерства и педиатрии Федерального агентства по здравоохранению и социальному развитию Method of predicting of miscarriage in second trimester of pregnancy
RU2485896C1 (en) * 2012-02-07 2013-06-27 Федеральное государственное бюджетное учреждение "Уральский научно-исследовательский институт охраны материнства и младенчества" Министерства здравоохранения и социального развития Российской Федерации (ФГБУ "НИИ ОММ" Минздравсоцразвития России) Method of predicting pre-term labour in patients with primary recurrent miscarriage

Patent Citations (4)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
RU2290861C1 (en) * 2005-06-07 2007-01-10 Юлия Валерьевна Рец Method for predicting the flow of pregnancy
RU2322944C1 (en) * 2006-12-25 2008-04-27 Рушания Гавасовна Добрянская Method for predicting pregnancy outcome
RU2340899C1 (en) * 2007-07-26 2008-12-10 ФГУ Ростовский НИИ акушерства и педиатрии Федерального агентства по здравоохранению и социальному развитию Method of predicting of miscarriage in second trimester of pregnancy
RU2485896C1 (en) * 2012-02-07 2013-06-27 Федеральное государственное бюджетное учреждение "Уральский научно-исследовательский институт охраны материнства и младенчества" Министерства здравоохранения и социального развития Российской Федерации (ФГБУ "НИИ ОММ" Минздравсоцразвития России) Method of predicting pre-term labour in patients with primary recurrent miscarriage

Non-Patent Citations (3)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Title
ПАНКРАТОВ В.В. и др. Качество жизни, связанное со здоровьем: терминология, методология, особенности оценки в акушерско-гинекологической практике. Вопросы гинекологии, акушерства и перинатологии. N2, Т. 11, 2012, С. 22-33. *
ПАНКРАТОВ В.В. и др. Качество жизни, связанное со здоровьем: терминология, методология, особенности оценки в акушерско-гинекологической практике. Вопросы гинекологии, акушерства и перинатологии. N2, Т. 11, 2012, С. 22-33. ЧЕРНОВА Е.П. Демографическая ситуация и репродуктивный кризис современной семьи в России: экономические и социально-психологические аспекты. Перинатальная психология и психология родительства, N1, 2008, С. 18-28. *
ЧЕРНОВА Е.П. Демографическая ситуация и репродуктивный кризис современной семьи в России: экономические и социально-психологические аспекты. Перинатальная психология и психология родительства, N1, 2008, С. 18-28. *

Similar Documents

Publication Publication Date Title
Austin et al. The antenatal risk questionnaire (ANRQ): acceptability and use for psychosocial risk assessment in the maternity setting
Bayrampour et al. Comparison of perception of pregnancy risk of nulliparous women of advanced maternal age and younger age
Lin et al. Diagnosis and prognosis of early-onset intrahepatic cholestasis of pregnancy: a prospective study
Toohill et al. A cross-sectional study to determine utility of childbirth fear screening in maternity practice–An Australian perspective
Gandhi et al. Pediatric index of mortality 2 score as an outcome predictor in pediatric Intensive Care Unit in India
Fortner et al. Risk factors for prenatal depressive symptoms among Hispanic women
Alder et al. Identification of antenatal depression in obstetric care
Vitner et al. Does prenatal identification of fetal macrosomia change management and outcome?
Hawkins et al. Family involvement in pregnancy and psychological health among pregnant Black women
Beesley et al. Anxiety and depression symptoms in fathers during their partner's pregnancy: how does this impact paternal fetal attachment?
Dasa et al. Effect of grand multiparity on the adverse birth outcome: A hospital-based prospective cohort study in Sidama Region, Ethiopia
Canlı et al. Prenatal attachment and the relationship with body self-perception
Chuma et al. Magnitude and predictors of antenatal depression among pregnant women attending antenatal Care in Sodo Town, southern Ethiopia: facility-based Cross-sectional study
El Sayed et al. Efficacy of an intervention based on theory of planned behavior on self-care management among women with pregnancy induced hypertension
RU2679513C1 (en) Method for predicting the likelihood of a complicated course of pregnancy in the second trimester of pregnancy
Mersha et al. Meconium-stained liquor and low birth weight increases the odds of low fifth-minute apgar scores in public health facilities of arba minch town, southern Ethiopia: a cross-sectional study
Joseph-Lemon et al. Outcomes of cannabis use during pregnancy within the american association of birth centers perinatal data registry 2007-2020: opportunities within midwifery-led care
Madazli et al. Systemic lupus erythematosus and pregnancy
Ege et al. Maternal serum thiol/disulfide homeostasis in pregnancies complicated by fetal hypoxia
Abate et al. Prospective study on birth outcome and prevalence of postpartum morbidity among pregnant women who attended for antenatal Care in Gondar Town, north West Ethiopia
Thomas Effect of Planned Teaching Programme on Knowledge and Practices in Relation to Prevention of Complications among selected High RiskAntenatal Mothers in a Selected Hospital
Ölmez et al. The Prevalence and Associated Factors of Fear of Childbirth Among Pregnant Adolescents in Turkey: A Cross-Sectional Study
Harrison et al. ECD-Pregnancy outcomes of a birth cohort. Are adolescent mothers really at more risk?
Assemie et al. Outcomes and associated factors of induction of labor in East Gojjam Zone, Northwest Ethiopia: A multicenter cross-sectional study
Bergman et al. Sonographic growth curves versus neonatal birthweight growth curves for the identification of fetal growth restriction

Legal Events

Date Code Title Description
MM4A The patent is invalid due to non-payment of fees

Effective date: 20190906

NF4A Reinstatement of patent

Effective date: 20210115